银行柜员职业实用性体育教程 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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页数:222

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出版时间:2007-9

价格:25.00元

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isbn号码:9787534131684

丛书系列:

图书标签:

• 体育
• 银行柜员
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好的，以下是针对您提供的书名“银行柜员职业实用性体育教程”以外的另一本书籍的详细简介，内容力求自然、信息丰富，避免任何人工智能痕迹： --- 图书简介：精通现代数据科学：从基础理论到前沿实践 作者： 艾米莉亚·维克多 教授，数据科学研究所首席研究员 出版社： 环球技术出版集团 出版日期： 2024年秋季 书籍核心定位： 在信息爆炸的时代，数据不再仅仅是记录，而是驱动决策、预测未来趋势的核心资产。然而，将原始数据转化为可执行的洞察，需要一套系统、严谨且与时俱进的知识体系。《精通现代数据科学：从基础理论到前沿实践》并非一本泛泛而谈的导论，而是一本为志在成为顶尖数据科学家、数据分析师以及机器学习工程师的专业人士量身打造的深度指南。本书旨在弥合学术理论与工业界实际应用之间的鸿沟，提供一套全面覆盖数据生命周期各个阶段的实用技能和思维框架。 内容结构与深度剖析： 本书共分为六大部分，涵盖了从数据准备到模型部署的整个流程，每一章都配有大量的真实案例分析、代码示例（主要使用Python及其生态系统，如Pandas, NumPy, Scikit-learn, TensorFlow/PyTorch）以及针对特定挑战的优化策略。 第一部分：数据科学的基石与环境搭建 (The Foundations) 本部分着重夯实基础，确保读者对现代数据科学所需的技术栈有扎实的理解。 1. 统计学与概率论的工业重塑： 不仅复习中心极限定理和贝叶斯推断，更深入探讨了在“大数据”环境下，经典统计假设（如正态性、独立性）如何被挑战，以及如何应用非参数方法和稳健统计来应对现实世界的数据集。 2. 高效编程与数据结构： 侧重于向量化计算的效率优化，讲解NumPy和Pandas内部机制，以及如何利用Dask或Spark等分布式框架处理超出单机内存限制的数据集。 3. 版本控制与协作的最佳实践： 详细介绍了Git在数据科学项目中的高级用法，包括分支策略（GitFlow for ML Projects）和利用DVC（Data Version Control）管理大型数据集和模型工件。 第二部分：数据清洗、预处理与特征工程的艺术 (The Art of Data Wrangling) 数据质量决定了模型上限。本部分将特征工程提升至“艺术”的高度，强调创造性思维和领域知识的结合。 1. 非结构化数据清洗的挑战： 针对时间序列数据的缺失值插补（如Kalman滤波器的应用）、文本数据（NLP预处理，如BERT Tokenization）和图像数据（标注错误检测）。 2. 自动特征工程 (AutoFE) 综述与实践： 探讨Featuretools等工具的原理，并指导读者设计定制化的特征构建管道，例如，如何利用领域知识构建交互特征或高阶多项式特征。 3. 维度缩减的策略选择： 比较PCA、t-SNE、UMAP等技术在不同数据结构上的表现，并引入了基于模型的特征选择方法（如L1正则化）。 第三部分：经典与现代机器学习模型深度解析 (Core Machine Learning Models) 这是本书的核心技术部分，旨在让读者不仅会调用API，更能理解模型内部的优化过程。 1. 集成学习的精进： 深入剖析梯度提升机（XGBoost, LightGBM, CatBoost）在超参数调优和正则化策略上的差异，并探讨如何构建更稳定的堆叠（Stacking）和混合（Blending）集成。 2. 支持向量机 (SVM) 的现代应用局限与替代： 讨论高维空间下的计算成本，并引入核方法的替代方案。 3. 无监督学习的突破： 重点介绍聚类算法（DBSCAN, HDBSCAN）在异常检测中的应用，以及流形学习在数据可视化中的关键作用。 第四部分：深度学习前沿与架构设计 (Deep Learning Frontiers) 本部分聚焦于神经网络，面向需要处理复杂感知任务的读者。 1. 卷积神经网络 (CNN) 的进阶： 从ResNet到Transformer架构的演进，重点讲解迁移学习（Fine-tuning）在资源有限环境下的应用。 2. 自然语言处理 (NLP) 的范式转移： 全面覆盖预训练模型（BERT, GPT家族）的微调、提示工程（Prompt Engineering）的基础构建块，以及序列到序列模型的最新发展。 3. 生成模型与数据增强： 详述变分自编码器（VAE）和生成对抗网络（GANs）的结构和训练技巧，尤其关注其在合成训练数据和数据隐私保护方面的潜力。 第五部分：模型评估、解释性与稳健性 (Evaluation, Explainability, and Robustness - XAI) 在“黑箱”模型日益普及的今天，可解释性和公平性至关重要。 1. 超越准确率的评估指标： 针对不平衡数据集和多标签分类，详细介绍PR曲线、F-beta分数、AUC-PR等，并讲解如何选择最符合业务目标的评估标准。 2. 模型解释性框架 (XAI)： 深入讲解LIME、SHAP值的数学原理和实际操作，以及如何用它们来诊断模型偏差和特征重要性。 3. 对抗性攻击与模型防御： 探讨模型在面对恶意输入时的脆弱性，并介绍梯度掩盖、对抗性训练等防御机制。 第六部分：模型部署、监控与 MLOps (From Lab to Production) 一个模型只有部署后才能产生价值。本部分是实现端到端数据科学流程的关键。 1. 模型序列化与容器化： 使用Joblib/Pickle的安全实践，以及Docker在标准化部署环境中的作用。 2. 核心 MLOps 实践： 介绍CI/CD管道在机器学习中的应用，包括模型训练、测试和自动部署流程。 3. 模型漂移检测与再训练策略： 阐述概念漂移（Concept Drift）和数据漂移（Data Drift）的监控指标，并建立自动触发模型监控和自动再训练的反馈循环系统。 目标读者： 本书适合具有扎实编程基础（Python/R）和基础统计学知识的读者。它特别推荐给： 有志于深入理解复杂模型内部机制的中高级数据科学家。 需要将数据科学项目从原型推向生产环境的机器学习工程师。 希望系统学习现代数据科学全栈技能的量化分析师或研究人员。 本书的独特价值： 《精通现代数据科学》的最大价值在于其“深度工程化”的视角。它不仅仅停留在算法介绍，而是聚焦于如何使用这些算法解决真实世界中遇到的工程难题——如何处理TB级数据、如何确保模型在不同时间段表现稳定、如何清晰地向业务方解释决策依据。全书穿插的实战案例均来源于金融风控、供应链优化和高频交易等对准确性和实时性要求极高的领域，确保了内容的实用性和前瞻性。 ---

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